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E3S网页汇编
卷积72016
3华府欧洲水灾风险管理会议(FLOODrisk2016) |
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文章号 | 18025 | |
页数 | 11 | |
段内 | 预测和警告 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/20160718025 | |
在线发布 | 2016年10月20日 |
神经网络暴洪预报操作原型:应用到Liane暴洪
一号ecle de mine d'Ales,6av de Clavieres,30319AlesCedex,法国
2GEONOSIS,650 CheminduSerre,30140St JeanduPin,法国
3DREAL Nord-Pas-de-Calais,Cellule Presions,44 rue de Tourna CS4025959019LilleCedex,法国
a/对应作者 :anne.johannet@mines-ales.fr
上头辽安市河流小费用河流以洪水闻名,可能影响城市Boulogne-sur-Mer.因土地覆盖和水文过程复杂,使用神经网络选择黑盒非线性建模多层感知模型以通用近似属性为名四模型设计,每一模型使用雨预报预测一线:24h、12h、6h和3h模型期望输出原创性:它表示前方水位最大值24h12h6h3使用最佳雨预报(过去事件期间观察到的预报)测试集数据库大洪模型提供优异预测Nash四个周期计算标准为0.98(3h)、0.97(6h)、0.91(12h)、0.89(24h)。设计模型估计足够高效,可在实时操作专用工具中实施软件工具下文描述:Java设计,它提供友好界面,应用未来雨量各种假设,并图形化水量预测最大值及其实时观察值可视化
必威西汉姆赞助作者版由EDPScience发布,2016
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